如何在keras预测模型CNN中获得概率百分比

Question

在这里，我得到的数据为 [0 1 0 0] 或 [0 0 0 1]，--- 我明白它告诉我 [0 1 0 0] 是 label2，[0 0 0 1] 是label4，[1 0 0 0] 是 label1，[0 0 1 0] 是 label3。

import pickle
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

MAX_SEQUENCE_LENGTH = 1000
MAX_NB_WORDS = 20000

with open ('textsdata', 'rb') as fp:
    texts = pickle.load(fp)

tokenizer = Tokenizer(num_words=MAX_NB_WORDS)
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
inputquery = ["Play some music will ya"]
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(inputquery)
model = load_model('my_model.h5')
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop', metrics=['acc'])
print("sequences", sequences)

data = pad_sequences(sequences, maxlen=MAX_SEQUENCE_LENGTH)
classes = model.predict(data)
y_classes = classes.argmax(axis=-1)
print(y_classes)

我需要它的百分比就像它有信心它是 label1 为 0.67 softmax 之前的值或有足够信心告诉它是 label1 或 label2 或 label3 或 label4 的值 -

我需要它的百分比是其中任何一个或所有这些百分比，例如......

如果给定输入，输出就像

1 级 - 0.87

2 级 - 0.3

3 级 - 0.5

Class4 - 0.5 我怎样才能得到这种输出，而不仅仅是 [1 0 0 0] 我应该在上面的代码旁边添加什么，请告诉

Answer 1

from keras.models import load_model

from keras.preprocessing import image

model=load_model("/blah/blah/blah")

img = image.load_img(path, color_mode = "grayscale", target_size=(128, 128, 1))

y = image.img_to_array(img)

y = np.expand_dims(y, axis=0)

images = np.vstack([y])

classes = model.predict(images/255.0, batch_size=8, verbose=0)